多选题在生产过程中，研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时，收集了l0组数据，求得回归平方和为255．4，残差平方和为27．5，在显著性水平0．05时，的临界值为5．32，则结论是( )。AF=9.287B在0.05水平上方程不显著CF=74.30D在0.05水平上方程显著E无法计算
多选题
在生产过程中，研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时，收集了l0组数据，求得回归平方和为255．4，残差平方和为27．5，在显著性水平0．05时，的临界值为5．32，则结论是( )。
A
F=9.287
B
在0.05水平上方程不显著
C
F=74.30
D
在0.05水平上方程显著
E
无法计算
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解析：
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相关考题：
在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时，收集了10组数据，求得回归平方和为255.4，残差平方和为275，在α=0.05下，F分布的临界值为5.32，则有结论( )。A．F=4.32B．F=7.43C．回归方程不显著D．回归方程显著E．回归方程显著性无法判断
若收集了20组数据(xi，yi)，i=1，2，…，20，并求得Lxx=330，Lxy=168，Lyy=88.9，若取显著性水平为0.05，r0.975(n-2)=0.444，则有( )。A．相关系数r为0.98B．在显著性水平0.05上，y与x具有线性相关关系C．相关系数r为0.006D．在显著性水平0.05上，y与x不具有线性相关关系E．在显著性水平0.05上，y与x不具有函数关系
在研究指标y与某物质的含量x的线性回归方程时，收集了10组数据，求得回归平方和为 255.4，残差平方和为27.5，在显著性水平0.05时F的临界值为5.32，则结论是( )。A．F＝9.287B．F＝74.30C．在0.05水平上方程不显著D．在0.05水平上方程显著E．F＝9.287
进行回归方程线性关系显著性检验时，显著性水平α=0.05，则其临界值应为( )。A．F0.05,2,12=3.89B．F0.05,2,13=3.81C．F0.05,2,14=3.74D．F0.05,2,15=3.68
对某回归方程的某个回归系数进行显著性检验，经计算得到其t统计量值为5.8，如果相应的t分布的右侧临界值t0.025=2.447，则表明在0.05的显著性水平下，可以认为该变量对因变量有显著影响。A．正确B．错误
如果在显著性水平0.05时，查表得到的F的临界值是3.48，那么做方差分析的结论是( ) 。A．在显著性水平0.05上温度这一因子是显著的B．在显著性水平0.05上温度这一因子是不显著的C．在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率有显著差异D．在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率无显著差异
现有三台机器生产同规格的铝合金薄板，其厚度分别服从同方差的正态分布，从三台机器上各取五块板测量其厚度，对其进行方差分析，求得F=32.92，查F分布表知在α =0.05时临界值为3.89，则结论是( )。A．三台机器生产的薄板厚度在显著性水平0.95上有显著差异B．三台机器生产的薄板厚度在显著性水平0.95上无显著差异C．三台机器生产的薄板厚度在显著性水平0.05上有显著差异D．三台机器生产的薄板厚度在显著性水平0.05上无显著差异
考察温度对某一化工产品得率的影响，选了五种不同的温度进行试验，在同一温度下进行了3次试验，试验结果如表所示。总和T = 1344,总平均为y = 89. 6, ,请利用以上数据分析下列问题。如果在显著性水平0.05时，査表得到的F的临界值是3. 48，那么做方差分析的结论是( )。 A.在显著性水平0. 05上温度这一因子是显著的B.在显著性水平0.05上温度这一因子是不显著的C.在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率有显著差异D.在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率无显著差异
收集了n组数据(xi,yi), i =1， 2，…n，在一元线性回归中用SR表示回归平方和， SE表示残差平方和，由此求得F比，则当（ ）时在显著性水平a上认为所得到的回归方程是有意义的。A. F>F1-a(1, n) B. F>F1-a(1, n-1)C. F>F1-a(1, n-2) D. F1-a(1, n-2)
若收集了 20 组数据(xi,yi), i =1， 2，…20，并求得Lxx= 330,Lxy = 168, Lyy = 88. 9，若取显著性水平为0. 05, r0.975 (n-2) = 0. 444，则有( )。A.相关系数r为0.98B.在显著性水平0. 05上，y与x具有线性相关关系C.相关系数r为0.006D.在显著性水平0. 05上，y与x不具有线性相关关系E.在显著性水平0. 05上，y与x不具有函数关系
下列方法不可以用来检验回归方程显著性的是（ ）。A.相关系数法。对于给定的显著性水平a，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-a/2(n-2)时，便认为两个变量间存在线性关系，所求得的回归方程是显著性的B.方差分析法C.计算F比，对于给定的显著性水平a，当F>F1-a(fR,fE)时，认为回归方程显著D.定性分析法
在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时，收集了10组数据，求得回归平方和为255. 4，残差平方和为275，在α= 0. 05下，F分布的临界值为5.32，则有结论（ ）。A. F=4. 32 B. F=7. 43C.回归方程不显著 D.回归方程显著E.回归方程显著性无法判断
在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时，收集了10组数据，求得回归平方和为255. 4，残差平方和为275，在a=0.05下，F分布的临界值为5. 32，则有结论（ ）。A. F=4. 32 B. F = 7.43C.回归方程不显著 D.回归方程显著E.回归方程显著性无法判断
某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现在统计了26窑的数据，求得的结果为：，假定在显著性水平a =0.05上查表得到相关系数的临界值为0.388，F分布的临界值为4. 26。在对方程的总（离差）平方和作分解时，下列计算正确的是（ ）。A.回归平方和是33. 504 B.残差平方和为24. 123C.回归平方和是41. 563 D.残差平方和为32. 182
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中，判定系数R=O.962,F统计量为256.39，给定显著性水平(α=0.05)对应的临界值Fα=3.56。这表明该回归方程（ ）。Ⅰ.拟合效果很好Ⅱ.预测效果很好Ⅲ.线性关系显著Ⅳ.标准误差很小 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.ⅢC、Ⅰ.Ⅱ.ⅣD、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
在大连豆粕期货价格(被解释变量)与芝加哥豆粕期货价格(解释变量)的回归模型中．判定系数R2=0．962，F统计量为256．39，给定显著性水平(a=0．05)对应的临界值Fa=3．56。这表明该回归方程( )。Ⅰ．拟合效果很好Ⅱ．预测效果很好Ⅲ．线性关系显著Ⅳ．标准误差很小A.Ⅰ、ⅡB.Ⅰ、ⅢC.Ⅱ、ⅣD.Ⅲ、Ⅳ
对沪铜多元线性回归方程是否存在自相关进行判断,由统计软件得DW值为1.79.在显著性水平α=0.05下,查得DW值的上下界临界值：dl=1.08,du=1.76,则可判断出该多元线性回归方程（ ）。A.存在正自相关B.不能判定是否存在自相关C.无自相关D.存在负自相关
对沪铜多元线性回归方程是否存在自相关进行判断,由统计软件得DW值为1.79.在显著性水平α=0.05下,查得DW值的上下界临界值：dl=1.08,du=1.76,则可判断出该多元线性回归方程（ ）。A、存在正自相关B、不能判定是否存在自相关C、无自相关D、存在负自相关
某分析师建立了一元线性回归模型为 C i =β0 +β 1 Y i +u i ，根据已知样本，得到如下估计方程：(回答71-72题)在显著性水平α =0.05 的条件下，对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是（ ）。
基于大连商品交易所日收盘价数据，对Y1109价格Y(单位:元)和A1109价格*(单位:元)建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922，DW=0.384;对于显著性水平α=0.05，*的T检验的P值为0.000，F检验的P值为0.000.对该回归方程的合理解释是（ ）。A、Y和*之间存在显著的线性关系B、Y和*之间不存在显著的线性关系C、*上涨1元.Y将上涨3.263元D、*上涨1元，Y将平均上涨3.263元
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了16个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为280，回归系数为1.6，回归平方和SSR=1503000，残差平方和SSE=38000。 要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品的销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
多选题在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时，收集了10组数据，求得回归平方和为255.4，残差平方和为275，在α=0.05下，F分布的临界值为5.32，则有结论( )。AF=32BF=43C回归方程不显著D回归方程显著E回归方程显著性无法判断
单选题收集了n组数据（xi，yi），i=1，2，…，n，在一元线性回归中用SR表示回归平方和，SE表示残差平方和，由此求得F比，则当（ ）时在显著性水平α上认为所得到的回归方程是有意义的。AF＞F1-α（1，n）BF＞F1-α（1，n-1）CF＞F1-α（1，n-2）DF＜F1-α（1，n-2）